SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB audit-fixer

Анализируйте вывод npm audit с помощью ИИ и получайте действенные предложения по исправлению. Используйте при работе с уязвимостями безопасности.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze npm audit output with AI and get actionable fix suggestions. U…»

Analyze npm audit output with AI and get actionable fix suggestions. Use when dealing with security vulnerabilities.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 7 файлов тело ≈ 612 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Анализируйте вывод npm audit с помощью ИИ и получайте действенные предложения по исправлению.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, отчётность по ходу

АнализаторБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 5

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 5
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:27
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…7sL+iGzu…aOw==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:46
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…ibj+tODHI5/+l06Au2Pcriv/Gmet…weg==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:58
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…8fQ+wE2m…hIQ==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:94
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…9dM/mwVgvbZJaSNaRk+bshk…Kbz+IoId…W0Q==",
      детектор
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:120
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
      "integrity": "sha5…FSj+bWLt…2sH/Kn8E…h6w==",
      детектор

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (audit-fixer) не совпадает с папкой (audit-fix)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 612 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 116: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.